Die Spracherkennungstechnologie hat seit ihrer Einführung in den 1950er Jahren, als frühe Systeme nur eine begrenzte Anzahl gesprochener Ziffern erkennen konnten, große Fortschritte gemacht. In den 1960er Jahren kam es zu bedeutenden Fortschritten mit IBMs „Shoebox“, die 16 Wörter verstehen konnte, und in den 1970er Jahren, als durch DARPA-finanzierte Forschung die Vokabelerkennung auf 1.000 Wörter erweitert wurde. In den 1980er Jahren wurden Hidden-Markov-Modelle (HMMs) eingeführt, die die Genauigkeit erheblich verbesserten.
Die 1990er Jahre markierten einen Wendepunkt mit der Einführung von Dragon NaturallySpeaking, das praktischeres Diktieren in Pc ermöglichte. In den 2000er und 2010er Jahren wurde die Spracherkennung mit der Einführung von Smartphones und intelligenten Assistenten wie Apples Siri, Google Assistant und Amazon Alexa zum Mainstream. Diese durch Deep Studying und KI vorangetriebenen Fortschritte haben die Spracherkennung zu einem integralen Bestandteil der Alltagstechnologie gemacht und die Benutzerinteraktion und Zugänglichkeit verbessert.
Marktgröße:
In weniger als zwanzig Jahren hat die Spracherkennungstechnologie ein phänomenales Wachstum erlebt. Aber was bringt die Zukunft? Im Jahr 2020 betrug der weltweite Markt für Spracherkennungstechnologie etwa 10,7 Milliarden US-Greenback. Es wird erwartet, dass er bis 2026 auf 27,16 Milliarden US-Greenback anwachsen wird und von 2021 bis 2026 eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate von 16,8 % aufweist.
Was ist Spracherkennung?
Bei der Stimmerkennung, auch Sprechererkennung genannt, handelt es sich um ein Softwareprogramm, das darauf trainiert ist, die Stimme einer Individual anhand ihres unverwechselbaren Stimmabdrucks zu identifizieren, zu dekodieren, zu unterscheiden und zu authentifizieren.
Das Programm wertet die Stimmbiometrie einer Individual aus, indem es deren Sprache scannt und sie mit den erforderlichen Sprachbefehl. Es funktioniert durch die sorgfältige Analyse von Frequenz, Tonhöhe, Akzent, Intonation und Betonung des Sprechers.
Die Spracherkennung hat in den letzten Jahren enorm zugenommen. Intelligente Assistenten wie Amazon Echo, Google Assistant, Apple Siri und Microsoft Cortana Führen Sie freihändige Aufgaben aus, z. B. das Bedienen von Geräten, das Schreiben von Notizen ohne Verwendung einer Tastatur, das Ausführen von Befehlen und mehr.
Wie funktioniert die Spracherkennung?
Audioeingang: Der Vorgang beginnt mit der Aufnahme des Audioeingangs mithilfe eines Mikrofons.
Vorverarbeitung: Das Audiosignal wird durch Entfernen von Rauschen und Normalisieren der Lautstärke bereinigt.
Merkmalsextraktion: Das System analysiert das Audio, um wichtige Merkmale wie Tonhöhe, Ton und Frequenz zu extrahieren.
Mustererkennung: Die extrahierten Merkmale werden mit bekannten Sprachmustern verglichen, die in einer Datenbank gespeichert sind.
Sprachverarbeitung: Die erkannten Muster werden in Textual content umgewandelt und Algorithmen der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) interpretieren die Bedeutung.
Spracherkennung – Die Vor- und Nachteile
| Vorteile | Nachteile |
| Die Spracherkennung ermöglicht Multitasking und bequemen Freisprechkomfort. | Auch wenn sich die Technologie zur Spracherkennung sprunghaft verbessert, ist sie dennoch nicht völlig fehlerfrei. |
| Sprechen und Sprachbefehle geben ist viel schneller als Tippen. | Hintergrundgeräusche kann die Funktion und Zuverlässigkeit des Techniques beeinträchtigen. |
| Die Anwendungsfälle der Spracherkennung erweitern sich durch maschinelles Lernen und Deep Neural Netzwerke. | Der Datenschutz der aufgezeichneten Daten ist ein Anliegen. |